Если это похоже на то, что вы работаете над проектом замены ИИ и все еще не решили, какой язык вы должны использовать для его программирования, то вы находитесь в правильном месте.
Искусственный интеллект может быть отраслью инженерии, которая в основном нацелена на создание компьютеров, которые могут мыслить разумно, подобно тому, как мыслят разумные люди. Вот самые высокие языки, которые чаще всего используются для создания проектов ИИ:
1. Питон
Считается, что Python находится на первом месте в списке всех языков разработки ИИ благодаря простоте. Синтаксисы, принадлежащие Python, очень просты и, возможно, их легко выучить. Поэтому многие алгоритмы ИИ зачастую легко реализуются в нем. Python требует меньше времени на разработку по сравнению с другими языками, такими как Java, C++ или Ruby. Python поддерживает объектно-ориентированное, функциональное и процедурно-ориентированное программирование. В питоне есть много библиотек, которые облегчают наши задачи. Например, Numpy может быть библиотекой для Python, которая помогает нам распутывать многие научные вычисления. Кроме того, у нас есть Pybrain, предназначенный для использования машинного обучения в Python.
Хорошим ресурсом для изучения Python будет — Python | Изучите Python с нуля | Эдуоникс
2. R
R — один из самых эффективных языков и сред для анализа и обработки информации в статистических целях. Используя R, мы легко создадим хорошо продуманный график качества публикации, включая математические символы и формулы, где это необходимо. Помимо языка общего назначения, R имеет множество пакетов, таких как RODBC, GModels, Class и Tm, которые используются в секторе машинного обучения. Эти пакеты упрощают реализацию алгоритмов машинного обучения для решения проблем, связанных с бизнесом.
Хорошим ресурсом для изучения Python будет — Изучение программирования на R для начинающих | Часть 1 | Эдуоникс
3. Лисп
Lisp — один из старейших и, следовательно, наиболее подходящих языков для событий в области ИИ. он был изобретен Джоном Маккарти, отцом ИИ, в 1958 году. Это потенциал эффективной обработки символической информации.
Он также известен своими превосходными возможностями создания прототипов и простым динамическим созданием новейших объектов с автоматическим сбором мусора. Его цикл разработки позволяет интерактивную оценку выражений и перекомпиляцию функций или файлов, в то время как программа продолжает работать. С годами, благодаря прогрессу, многие из этих функций перекочевали во многие другие языки, тем самым повлияв на индивидуальность Лиспа.
4. Пролог
Этот язык остается рядом с Лиспом, если мы упомянем разработку в области ИИ. Предоставляемые им функции включают эффективное сопоставление с образцом, древовидную структуру данных и автоматический поиск с возвратом. из этих функций обеспечивают удивительно мощную и универсальную среду программирования. Prolog широко используется для выполнения медицинских проектов, а также для разработки экспертных систем искусственного интеллекта.
5. Java
Java также можно рассматривать как честный выбор для разработки ИИ. ИИ предстоит многое сделать с алгоритмами поиска, искусственными нейронными сетями и генетическим программированием. Java предоставляет множество преимуществ: простота использования, простота отладки, пакетные сервисы, упрощенная работа с крупномасштабными проектами, графическое представление знаний и улучшенное взаимодействие с пользователем. Он также включает Swing и SWT (стандартный набор инструментов для виджетов). Эти инструменты делают графику и интерфейсы привлекательными и сложными.
Хорошим ресурсом для изучения Python будет — [Java Game Devlopment] | Создайте простую игру с помощью Java | Эдуоникс
